Страна: Казахстан

+500% приглашений

Откликайтесь
на вакансии с ИИ

ГибридПолная занятость

ML-инженер (Mid/Senior)

Name: Quick Offer — сервис для поиска работы на hh.ru
Brand: Quick Offer
SKU: quick-offer-saas
Availability: InStock
Rating: 4.9 (682 reviews)

inDrive — это крупный международный единорог с интересными задачами и сильной инженерной культурой. Гибридный формат в Казахстане и работа над глобальным продуктом делают вакансию крайне привлекательной.

Вакансия из Quick Offer Global, списка международных компаний

Пожаловаться

Сложность вакансии

ЛегкоСложно

Позиция требует не только глубоких знаний ML и Python, но и навыков в смежных областях: MLOps и разработке на Golang. Сочетание инженерного подхода и понимания бизнес-ценности делает отбор достаточно строгим.

Анализ зарплаты

Медиана4 500 $

Рынок3 500 $ – 6 000 $

Зарплата в объявлении не указана, но для уровня Mid/Senior ML-инженера в международной компании с офисом в Казахстане рыночные ожидания составляют от 3500 до 6000 USD. Это соответствует верхнему сегменту локального рынка IT.

Меня заинтересовала вакансия ML-инженера в inDrive, так как ваш подход к полному жизненному циклу моделей в продакшене совпадает с моим профессиональным опытом. Я обладаю глубокими знаниями Python и классического машинного обучения, а также имею практический опыт внедрения MLOps практик, что критически важно для масштабируемых систем.

Особенно ценным считаю наличие в стеке Golang, так как это позволяет более эффективно интегрировать ML-сервисы в высоконагруженную инфраструктуру. Мой опыт работы с асинхронной обработкой данных и data-driven подход помогут команде inDrive не только создавать точные модели, но и обеспечивать их стабильную работу для конечных пользователей. Буду рад обсудить, как мои навыки помогут в развитии ваших продуктов.

+250% к просмотрам

Составьте идеальное письмо к вакансии с ИИ-агентом

Откликнитесь в inDrive уже сейчас

Присоединяйтесь к глобальной команде inDrive и внедряйте ML-решения, которые меняют жизни миллионов людей по всему миру!

Описание вакансии

ML-инженер (Mid/Senior) inDrive

Местоположение: Казахстан

Формат работы: Гибрид

Опубликована: 05.05.2026

Требования:

• Уверенное владение Python и его фреймворками для потоковой, пакетной и асинхронной обработки данных.

• Практический опыт работы с классическими методами и алгоритмами машинного обучения.

• Опыт использования инструментов и практик MLOps для управления жизненным циклом ML-моделей.

• Знание технологий, таких как Golang, для разработки бэкенд-систем и интеграции инфраструктуры.

• Способность проводить глубокий анализ и подготовку данных.

• Сильные навыки решения задач с опорой на инженерные принципы и data-driven подход.

• Отличные навыки коммуникации и командной работы, умение находить и проверять информацию из разных источников.

• Понимание бизнес-ценности и связи между ней и разработкой функциональности.

• Проактивный подход к саморазвитию, обучению новым навыкам и лучшим практикам.

О компании

Международная компания inDrive ищет инженера, который не просто тренирует модели, но и отвечает за их жизненный цикл в продакшене.

Откликнуться опубликована в LinkedIn у Откликнуться

+400% к собеседованиям

Создайте идеальное резюме с помощью ИИ-агента

Навыки

Data Analysis
Python
Machine Learning
Asynchronous Programming
MLOps
Go

Возможные вопросы на собеседовании

Вакансия предполагает работу с жизненным циклом моделей в продакшене.

Расскажите о вашем опыте настройки CI/CD пайплайнов для ML-моделей и какие инструменты MLOps вы использовали?

В требованиях указан Golang для бэкенд-интеграции.

Был ли у вас опыт написания сервисов на Go или интеграции Python-моделей в инфраструктуру, написанную на других языках?

Упоминается потоковая и асинхронная обработка данных.

Какие библиотеки или фреймворки вы используете для асинхронной обработки данных в Python (например, FastAPI, Celery, Faust)?

Компания ценит понимание бизнес-ценности.

Приведите пример, когда внедрение ML-модели принесло измеримую пользу бизнесу. Как вы оценивали успех?

Требуется знание классических алгоритмов.

В каких случаях вы предпочтете классический ML (например, градиентный бустинг) глубокому обучению для задач ранжирования или прогнозирования?

Устали искать работу? Мы найдём её за вас

Quick Offer улучшит ваше резюме, подберёт лучшие вакансии и откликнется за вас. Результат — в 3 раза больше приглашений на собеседования и никакой рутины!

Казахстан